Теоретические основы всех популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на Python

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Коротко о том, как сеньор видит работу джуна😆

#мемчики

@python_practics

Анализ социальных медиа на Python

Чему вы научитесь:

• Сбору, обработке и анализу данных из социальных медиа-платформ с использованием Python;
• Применению методов анализа текста, сентимент-анализа и машинного обучения для извлечения полезной информации из социальных медиа;
• Визуализации данных и созданию отчётов на основе результатов анализа;
• Использованию API социальных медиа-платформ для получения данных и автоматизации процесса анализа;
• Разработке и реализации алгоритмов мониторинга и анализа активности пользователей в социальных медиа.

Эта книга предназначена для аналитиков данных, маркетологов, исследователей и всех, кто хочет научиться извлекать ценную информацию из социальных медиа.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

На видео результат фрактальной логики в финансовых решениях

Это 12000$ за 3 часа‼️А теперь читай внимательно

Это принцип, который пробивает многие жизненные и финансовые пределы

И особенно сильно он влияет на тех, кто умеет работать на результат и готов работать еще больше

Если ты такой человек, то открой материал «ФРАКТАЛЬНАЯ ЛОГИКА В ФИНАНСОВЫХ РЕШЕНИЯХ», и тогда ты поймешь, что впереди тебя ждет твой новый максимум 📈

Сейчас тебя может остановить только твоя лень, потому что за материал платить не нужно 🤝

Действуй! - https://t.me/+ze_hYhxOTIBiMDU0

В Python 3.13.0a6 нашли встроенный JIT-компилятор

Python 3.13.0a6 принес с собой экспериментальную функцию, которая может значительно повысить производительность языка — JIT-компилятор.

JIT (Just-In-Time) компилятор – это инструмент, который компилирует код Python в машинный код «на лету», во время выполнения программы. Все это позволяет языку работать значительно быстрее, чем раньше.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что такое list/dict comprehension?

Выражение заключенное в квадратные/фигурные скобки, в котором используются ключевые слова for и in для построения списка/словаря путем обработки и фильтрации элементов из одного или нескольких итерируемых объектов. Списковое включение работает энергично.

Энергичный - итерируемый объект, который сразу строит все свои элементы. В Python включения - энергичные операции. Противоположность - ленивый.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Timed Math Challenge на модуле turtle

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Завершите метод/функцию, чтобы он преобразовывал слова, разделенные тире/подчеркиванием, в верхний регистр. Первое слово в выводе должно быть написано с заглавной буквы, только если исходное слово было написано с заглавной буквы. Следующие слова всегда должны быть с заглавной буквы.

Пример:

   "the-stealth-warrior" # "theStealthWarrior"
   "The_Stealth_Warrior" # "TheStealthWarrior"

#задачник

@python_practics

Создание веб-роботов

Этот скрипт поможет вам автоматизировать веб-сайты с помощью Python. Вы сможете создать веб-робота, который сможет управлять любым веб-сайтом. Этот скрипт очень удобен для веб-скрапинга и автоматизации веб-сайтов.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

В чем отличие copy() от deepcopy()?

Глубокая копия deepcopy() создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные вами в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.

Поверхностное копирование copy() также создает отдельный новый объект или список, но вместо копирования дочерних элементов в новый объект оно просто копирует ссылки на их адреса памяти. Следовательно, если вы сделаете изменение в исходном объекте, оно будет отражено в скопированном объекте, и наоборот. Короче говоря, обе копии зависят друг от друга.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Ray

Фреймворк Ray, разработанный группой исследователей из Калифорнийского университета в Беркли, лежит в основе ряда популярных распределенных библиотек машинного обучения. Но его применение не ограничивается только задачами машинного обучения. С помощью Ray можно разбить и распределить по системам фактически любые задачи для Python.

Синтаксис Ray минимален, поэтому распараллелить существующие приложения можно без лишних усилий. Декоратор @ray.remote распределяет эту функцию по любым доступным узлам в кластере Ray с необязательными параметрами, указывающими, сколько процессоров, в том числе графических, нужно использовать.

Результаты каждой распределенной функции возвращаются в виде объектов Python, поэтому ими легко управлять и хранить, а объем копирования между узлами или внутри них сведен к минимуму. Последнее будет очень полезно, например, при работе с массивами NumPy.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics